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chatglm2推理代码详解

chatglm2推理代码详解

chatglm2推理代码详解【最新版】目录1.ChatGLM2 推理代码的基本概念2.ChatGLM2 推理代码的运作原理3.ChatGLM2 推理代码的实际应用正文ChatGLM2 推理代码详解ChatGLM2 是一款基于深度学习技术的对话生成模型,其推理代码对于理解其运作原理至关重要。

在本文中,我们将详细解析 ChatGLM2 推理代码的基本概念、运作原理以及实际应用。

一、ChatGLM2 推理代码的基本概念ChatGLM2 推理代码主要包括两个部分:前向推理和后向推理。

前向推理是指根据输入的文本序列,通过模型生成对应的输出序列;后向推理则是指根据模型输出的序列,推测输入的文本序列。

在这两个过程中,模型会根据输入的文本序列和模型参数,计算出每个单词的概率分布,然后根据概率分布生成对应的输出序列。

二、ChatGLM2 推理代码的运作原理ChatGLM2 推理代码的运作原理主要基于深度学习技术中的自注意力机制。

该机制通过计算输入序列中每个单词与其他单词之间的相关性,来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。

在模型训练过程中,ChatGLM2 会通过最大化似然估计,学习到输入序列和输出序列之间的对应关系,从而实现对话生成。

三、ChatGLM2 推理代码的实际应用ChatGLM2 推理代码在实际应用中主要表现为对话生成能力。

通过对输入的文本序列进行分析和推理,模型可以生成与输入序列相关的自然语言输出。

这种对话生成能力在很多场景中都有广泛的应用,例如智能客服、智能对话系统等。

综上所述,ChatGLM2 推理代码是理解其运作原理的重要组成部分。

通过对输入序列和模型参数的计算和分析,模型可以实现自然语言的生成和对话。

语音信号端点检测的程序实现

语音信号端点检测的程序实现

语音信号端点检测的程序实现
范瑜
【期刊名称】《电讯技术》
【年(卷),期】1989(029)002
【摘要】在孤立字识别中,精确地判别语言信号的起始点和终止点是相当重要的。

确定出语音信号范围的方案可以用来减少大量非实时系统的计算和提高识别精确度。

本文在利用语音的某些特征参数——短时平均幅度或能量和短时平均过零率的基
础上,提出了利用上述特征参数进行语音端点检测的IBM/PC机实现程序。

【总页数】3页(P21-23)
【作者】范瑜
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.42
【相关文献】
1.低信噪比语音信号的经验模态分解与端点检测 [J], 吴进;崔旭
2.分形理论在语音信号端点检测及增强中的运用 [J], 曾剑飞;何律君
3.含噪语音信号端点检测 [J], 罗海涛
4.面向噪声环境下医疗语音信号端点检测方法 [J], 刘永俊;张立飞;刘巍
5.基于TMS320F28335语音信号端点检测的硬件与软件设计 [J], 季卫松
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chatgpu原理

chatgpu原理

chatgpu原理
ChatGPU是一种基于图形处理器(GPU)的实时语音识别技术。

它的原理基于深度学习模型和GPU加速,具有高效、实时、低延迟、大规模语音处理等技术优势。

ChatGPU采用了基于神经网络模型的深度学习算法,这种算法通过大量训练数据和多层网络结构,能够自动地从声音信号中提取出特征,并进行声音识别。

在音频处理方面,ChatGPU不仅采用了常见的时域和频域分析技术,还使用了一些特殊的声音识别算法,例如Mel频率倒谱系数(MFCC)和长时短时记忆网络(LSTM)。

这些算法可以帮助ChatGPU 在不同环境下,包括噪声和语音变化等问题,实现高精度语音识别。

ChatGPU利用GPU加速技术,能够在短短数毫秒内完成对音频数据的处理,保证实时性。

GPU是一种专门用来加速图形计算、计算密集型程序和并行化算法的硬件设备,相对于传统的中央处理器(CPU),GPU能够提供更高的并行性和更快的速度。

因此,采用GPU 加速技术可以使语音识别系统更加高效。

ChatGPU的应用非常广泛,包括智能客服、语音助手、车载语音控制、智能家居等。

ChatGPU的语音识别技术可以克服传统语音识别系统中存在的一些问题,例如句子长、脏话等,从而提升了语音识别的准确性。

此外,ChatGPU的实时性和低延迟等特点也非常适合于需要实时响应的应用场景。

人教版(2019)选择性必修第三册Unit 2 课件(共23张PPT)

人教版(2019)选择性必修第三册Unit 2 课件(共23张PPT)
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Eating
1
3 Sleeping
Lifestyle
What’s your lifestyle like?
4 Exercising
Revise
Homework
Get ready for writing Read for writing Compose your writing
Which one is your ideal lifestyle?
● Complimentary
remarks
Yours truly, / Sincerely,
Revise
Homework
Get ready for writing Read for writing Compose your writing
Set rubrics
Read for thinking
Is not eating any sugar really good
_c_h_a_n_g_e_h_i_m__se_l_f_f_o_r_t_h_e_b_e_t_te_r_
• feels like
The results have been fantastic.
s_h_e_’_s_i_n_c_o_n_t_r_o_l _o_f_h_e_r_o_w__n_l_if_e
Get ready for writing Read for writing Compose your writing

chatglm llama llama2 知识点整理

chatglm llama llama2 知识点整理

chatglm llama llama2 知识点整理chatglm、llama和llama2是与R语言相关的工具包,它们在统计分析、数据建模和机器学习方面提供了不同的功能和方法。

本文将对这三个工具包进行知识点整理,并比较它们在数据分析领域的特点和应用。

一、chatglm1.1 chatglm概述chatglm是一个R语言中的统计工具包,主要用于拟合广义线性模型(GLM)。

它的特点在于支持含有超定结构的模型,适用于高维数据和大规模数据集。

1.2 chatglm主要功能•拟合广义线性模型。

•支持含有高度共线性和大规模数据的拟合。

•提供了一系列诊断工具,帮助用户评估模型的拟合效果。

二、llama2.1 llama概述llama是R语言中的一个机器学习工具包,专注于大规模和高维数据集的建模和预测。

它提供了多种机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树等。

2.2 llama主要功能•适用于大规模和高维数据的机器学习建模。

•提供了线性回归、逻辑回归、决策树等多种算法。

•支持模型的可解释性和可视化。

三、llama23.1 llama2概述llama2是llama的升级版本,它在算法性能和扩展性上进行了改进,提供了更多的特性和功能。

它同样是R语言中的机器学习工具包。

3.2 llama2主要功能•对比于llama,llama2在性能和扩展性上有所提升。

•提供更多先进的机器学习算法和模型。

•保留了llama的可解释性和可视化特点。

四、比较与选择4.1 适用场景•chatglm:适用于广义线性模型的拟合,特别擅长处理高度共线性和大规模数据。

•llama:适用于机器学习建模,对大规模和高维数据有一定的优势。

•llama2:是llama的升级版本,在性能和扩展性上更优,适用于更复杂的机器学习任务。

4.2 算法和模型•chatglm:主要关注广义线性模型。

•llama:提供了多种机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树等。

ChatGPT技术训练时需要注意的参数设置

ChatGPT技术训练时需要注意的参数设置

ChatGPT技术训练时需要注意的参数设置ChatGPT是OpenAI推出的一款基于大规模预训练的生成式对话模型,它在各种对话任务中展现出了强大的能力。

然而,对于训练ChatGPT模型来说,参数设置至关重要,它们直接影响模型的质量、稳定性以及对话的适应性。

在本文中,我们将探讨训练ChatGPT时需要注意的参数设置,以帮助您获得最佳的训练结果。

1. 训练数据大小:ChatGPT的训练数据是非常重要的,它对模型的表现有着直接的影响。

较大的训练数据有助于提升模型的生成能力和对话质量。

建议使用尽可能大的对话数据集,以确保模型具备广泛的知识和背景。

同时,还需确保数据质量,避免噪声和错误的标注对模型造成干扰。

2. 训练步数:模型的训练步数也是一个需要关注的关键参数。

训练步数表示模型在整个训练数据集上迭代的次数,过少的训练步数可能导致模型在对话过程中出现回避问题或产生无意义的回答。

因此,建议充分训练模型,确保其在足够的训练步数下收敛。

3. 序列长度限制:为了平衡生成的回答长度和计算资源的消耗,ChatGPT通常会在生成过程中使用一个序列长度限制。

合适的序列长度限制可以帮助模型生成连贯和有意义的对话,而过短或过长都可能导致回答不完整或冗长。

根据具体任务需求和计算资源,选择一个合适的序列长度限制非常重要。

4. 温度参数:温度参数影响了概率分布的平滑程度,对模型生成的多样性和准确性有着直接影响。

较高的温度值会使得模型更加随机和多样化,而较低的温度值则会使得模型更加收敛和确定性。

根据任务需求和对话场景的不同,适当调整温度参数可以获得更符合预期的回答。

5. top-k和top-p采样:top-k和top-p采样是一种用于控制模型生成多样性的技术。

在生成过程中,模型会选择得分最高的前k个或累积概率大于p的词作为候选词,进一步采样生成下一个词。

通过合理设置top-k和top-p参数,可以平衡模型生成的多样性和适应性。

6. 微调参数:针对特定任务的微调是训练ChatGPT模型的一项重要工作。

延迟信号的原理和应用

延迟信号的原理和应用1. 延迟信号的概述延迟信号是指在信号传输过程中人为地延迟信号的到达时间,通过调整信号的延迟时间,可以实现不同的效果和应用。

延迟信号常用于音频处理、数据传输和信号处理等领域。

2. 延迟信号的原理延迟信号的原理是基于信号传输的时延特性。

在信号传输过程中,通过引入延迟,信号的到达时间可以被延后一段时间。

延迟信号的原理可以通过以下几种方式实现:2.1 模拟延迟信号模拟延迟信号是通过模拟电路或信号处理器来实现的。

信号首先被采集,然后通过延迟线路或延迟器进行延迟操作,延迟后的信号再经过放大、滤波等处理步骤后输出。

2.2 数字延迟信号数字延迟信号是通过数字信号处理器(DSP)或计算机来实现的。

信号被采样,然后通过算法计算延迟样本,最后再将延迟后的样本输出。

3. 延迟信号的应用延迟信号具有多种应用,下面列举了几个常见的应用场景:3.1 音频处理在音频处理中,延迟信号常被用于声音效果的添加,例如混响效果、回声效果和空间扩展等。

通过调整延迟时间和延迟强度,可以模拟出不同的音频环境和空间感。

3.2 数据传输延迟信号在数据传输领域也有重要的应用。

在某些情况下,为了控制数据的传输速率或保证数据的可靠性,可以通过延迟信号来调整数据的发送时间和接收时间。

3.3 信号处理延迟信号在信号处理领域广泛应用于滤波器设计、系统辨识和频率分析等方面。

通过引入延迟信号,可以调整信号的时域和频域特性,实现特定的信号处理功能。

4. 延迟信号的优缺点延迟信号的使用具有以下优点和缺点:4.1 优点•通过延迟信号可以实现声音和数据的特殊效果,丰富了多媒体应用的表现力。

•延迟信号在某些应用中可以提高系统的稳定性和可靠性。

•延迟信号的处理可以通过调整参数来实现,具有一定的灵活性和可控性。

4.2 缺点•延迟信号会增加系统的延迟时间,对于一些实时性要求很高的应用可能产生明显的延迟效果。

•延迟信号的处理复杂度较高,需要一定的计算资源和算法支持。

2FSK信号的相关解码算法

2FSK信号的相关解码算法
龙胜春
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2003(024)011
【摘要】给出了一种基于短时循环自相关特性的2FSK信号快速解码算法.该算法具有抗干扰性能好、编程简单、计算量少、信号动态范围大、便于用DSP芯片实现等优点.用此算法设计的系统实时解调8路2FSK信号,实地入网运行效果良好.文中对相关解码算法运用中的有关问题进行了讨论.
【总页数】5页(P172-176)
【作者】龙胜春
【作者单位】浙江大学,生仪学院临床工程研究所,浙江,杭州,310031
【正文语种】中文
【中图分类】TN763
【相关文献】
1.基于自相关序列的激光脉冲信号解码算法分析与设计 [J], 杨建慧;张虓
2.信号相关性对正交2FSK全双工系统的影响及抑制 [J], 邹亚州;向新;张婧怡;刘炜;张少华;
3.2FSK信号的MATLAB仿真设计 [J], 陈丽娅
4.信号相关性对正交2FSK全双工系统的影响及抑制 [J], 邹亚州;向新;张婧怡;刘炜;张少华
5.基于2FSK国产ZPW-2000A铁路移频信号产生设计 [J], 李建国; 王小农; 贺云鹏
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语音信号处理的基础知识

语音信号处理的基础知识语音信号处理是一门涉及到声音录制、分析、编码、识别等多个学科的交叉领域,其在现代通信技术、人机交互等领域中发挥着重要作用。

本文将介绍语音信号处理的基础知识,包括语音的参数表示、语音的数字化、语音的编码和解码等方面。

一、语音的参数表示语音信号的参数表示是指将语音信号表示为具有物理意义的、易于处理的数学参数。

在语音信号的参数表示中,常用的方法包括时域参数和频域参数两种。

时域参数是指将语音信号分段,然后对每一段信号进行时域特征分析,将其表示为均值、方差、能量、过零率等参数。

时域参数的优点是对信号的采样率没有要求,因此对于不同采样率的语音信号都可以进行处理。

但是,时域参数的缺点是对于语音信号中的高频成分无法处理,因此无法反映语音信号的高频特性。

频域参数是指将语音信号进行傅里叶变换,将信号变换到频域后,对于每个频率分量进行幅度、相位等特征参数提取。

频域参数的优点在于可以反映语音信号的高频特性,因此在语音识别、声码器设计等方面有重要应用。

但是频域参数的缺点在于对于信号的采样率有一定要求,因此需要进行抽样和重构处理,这样会引入一定的误差。

二、语音的数字化语音的数字化是指将模拟语音信号转换为数字信号的过程,其目的在于便于存储和处理。

在数字化语音信号中,一般采用脉冲编码调制(PCM)技术进行采样和量化。

脉冲编码调制是一种通过改变脉冲宽度、位置和幅度等参数来表示信号的方法。

在语音数字化中,采用的是线性脉冲编码调制,即将模拟语音信号进行采样、量化后转换为数字信号。

采样是指将模拟信号在时间轴上离散化,量化是指将采样信号的振幅幅度量化为离散的数值。

采样和量化的具体实现可以采用多种算法,如最近邻量化、线性量化、对数量化和均衡限制量化等。

三、语音的编码和解码语音信号编码是指将语音信号转换为适合传输和存储的码流。

在语音信号编码中,常用的方法包括线性预测编码(LPC)、自适应差分编码(ADPCM)、快速傅里叶变换编码(FFT)、线性预测离散余弦变换编码(LPDCT)等。

chat2db原理

chat2db原理
Chat2DB是一个基于注意力门控机制的聊天对话生成模型。

它的基本原理是通过将对话数据转化为数据库查询语句,然后使用对应的数据库接口来查询数据库,最后将数据库中的结果转化为自然语言回复。

Chat2DB的工作流程如下:
1. 数据准备阶段:首先,将对话数据集转化为数据库查询语句的形式。

每个对话都包含用户的问题和系统的回答,将用户的问题转化为查询语句,将系统的回答转化为数据库中的表格。

可以使用数据库的结构化查询语言(SQL)来表示查询语句。

2. 模型训练阶段:使用转化后的对话数据集来训练模型。

Chat2DB使用了注意力机制和门控机制来实现对话的生成。

模型可以是循环神经网络(RNN)或者变换器(Transformer)等。

3. 对话生成阶段:在实际应用中,当用户提出问题时,首先将问题转化为数据库查询语句。

然后,利用训练好的模型根据数据库中的内容生成回答。

生成的回答可以是一个文本字符串或者是一个查询语句,再通过数据库接口查询数据库并得到结果。

最后,将结果转化为自然语言回复给用户。

Chat2DB的优点是可以处理更加复杂和有结构的对话。

它利用了数据库的结构化查询语言来处理查询,能够支持复杂的查询操作,比如多表连接、条件查询等。

同时,注意力门控机制可
以帮助模型更好地理解和处理用户的问题,提供更准确和有针对性的回答。

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控制系统中信号分类 理想采样过程的数学描述及特性分析 信号的恢复与重构 信号的整量化 计算机控制系统简化结构图
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1. 保持器的作用
对采样过程的分析可知
• 当采样频率大于原连续信号频谱中所含最高频率的两倍时, 可以恢复到原连续信号,只是需要理想的低通滤波器滤掉 高频分量。高频分量会使系统元件过度磨损,增加系统损 耗。
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2.1 2.2 2.3 2.4 2.5
控制系统中信号分类 理想采样过程的数学描述及特性分析 信号的恢复与重构 信号的整量化 计算机控制系统简化结构图
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2.4 信号的整量化
• 将一个模拟量变成二进制数字量时,二进制的位数设为n, 则n位二进制数只能表示2n个不同状态,最低位所代表的 量,称为量化单位q。 q=1/2n • 模拟量和有限字长二进制数之间不是一一对应的,用数字 量表示模拟量是有误差的,这种误差称为量化误差。 • 显然,增加字长n可以减小量化单位,从而降低量化误差。 当字长n很大,则其量化单位q较小,在系统中所引入的 量化误差亦较小,常常可以忽略。
(2)已知连续信号的拉氏变换式F(s)
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由于单位脉冲序列是一个以T为周期的周期函数,因而必 能展成傅氏级数
T (t )
1 Ak T
k
Ak e jk t
s

式中为傅氏系数,其值为
T (t )e jk t dt T / 2
s
T / 2
由以上两式可知,在-T/2到T/2之间, T (t ) 仅在t=0处等于1,其余处均为 零,故有
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2.2.5采样定理(香农定理)
如果选择的采样频率s 对连续信号中的最高频率max
而言,能在一个周期内采样两次以上,那么经采样而得到 的脉冲序列就能包含连续信号的全部信息,如果采样次数
太少,则不可能完整复现原连续信号。
31/34
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2.1 2.2 2.3 2.4 2.5
1 Ak T

0
0
1 T (t )dt T
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可得
1 * f (t ) Tຫໍສະໝຸດ k f (t )e
jk s t
对上式作拉氏变换,并由拉氏变换的复数位移定理,可 推出
L[ f (t )eat ] F (s a)
1 F * ( s) F ( s jks ) T k
经零阶保持器得到的连续信号具有阶梯形状,与f(t) 形 状近似相同,只是滞后了半个采样周期
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2.3.3 零阶保持器
• 时域方程:
• 数学表达式:
单位阶跃函数
ZOH的脉冲过渡函数
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2.3.3 零阶保持器
• 传递函数(拉氏变换式 ) • 频率特性
• 幅频特性
• 相频特性
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2.2.2 理想采样信号的时域描述
1. 理想采样的数学描述
– 用函数来描述理想采 样开关,得到其时域数 学表达式为
图2-8 理想采样开关的数学描述
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2.2.3 理想采样信号的复域描述
1. 理想采样信号的拉氏变换
(1)已知理想采样信号的时域表示式
求取采样信号f* (t)拉氏变化F*(s)的基本方法。
令n=-k,得
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2. F*(s)的特性
F*(s)和F(s)一样,描述了采样信号的复域特性。 (1) F*(s)是周期函数,其周期值为js。
m=±1,±2,…。
(2) 假设F(s)在s=s1处有一极点,那么F*(s)必然在s=s1+jms处 具有极点,m=±1,±2,...。
图2-12 F(s)及 F*(s)极点分布图
– 将解码后的模拟脉冲信号变为随时间连续变化的信号。
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计算机控制系统信号分析的结论
• A/D和D/A变换中,最重要的是采样、量化和保持(或信 号恢复)3个变换过程。编码和解码仅是信号形式的改变, 其变换过程可看作无误差的等效变换,因此在系统的分析 中可以略去; • 采样将连续时间信号变换为离散时间信号,保持将离散时 间信号又恢复成连续时间信号,这是涉及采样间隔中信号 有无的问题,影响系统的传递特性,因而是本质问题,在 系统的分析和设计中是必须要考虑的。 • 量化使信号产生误差并影响系统的特性。但当量化单位q 很小 (即数字量字长较长)时,信号的量化特性影响很小, 在系统的初步分析和设计中可不予考虑。
图2-29计算机控制系统简化结构图
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第2章 内容结束!
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L[ f (t )] F (s) f (t )e dt
st 0
式中:s 为复数, s j 是实数 是角频率(rad/s) L为运算符号,称为拉普拉斯变换算子 F(s)为函数 f(t)的拉普拉斯变换
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2.2.1 采样过程的描述
19/34
2.2.1 采样过程的描述
A/D 变换器
计算机
D/A 变换器
广义 被控对象
传感器
图2-1 计算机控制系统结构图
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表2-1 控制系统中信号形式分类
时间 连 幅值 连续 续 离 散
离散
数字 二进制
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2.1.1 A/D变换
图2-2 A/D变换器框图
图2-3 各点信号形式的变化
1. 采样
– 采样/保持器(S/H)对连续的模拟输入信号,按一定的时间隔T (称为采样周期)进行采样,变成时间离散(断续)、幅值等于 采样时刻输入信号值的序列信号。
• 采样信号为一冲击信号,要产生、传递和接受这样一个幅 度大的冲击信号非常困难。 • 故信号采样以后必须经过保持器。
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2. 零阶保持器
零阶保持器是最简单而又应用最广泛的保持器。
与一阶、高阶保持器相比,具有相位滞后小以及易于
工程实现等优点。
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零阶保持器的功能
零阶保持器输入信号与输出信号之间的关系如图所示。
(3) 采样信号的拉氏变换与连续信号的拉氏变换的乘积再离散化,则前 者可从离散符号中提取出来,即
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2.2.4 理想采样信号的频域描述
1. 理想采样信号的频谱
s=j
工程近似为:
(1) 当n=0时,F*(j)=F(j)/T,该项称为采样信号的基本频谱,它 正比于原连续信号f (t)的频谱,仅幅值相差1/T。 (2) 当n0时,派生出以s为周期的高频谐波分量,称为旁带。每隔1个 s,就重复原连续频谱F(j)/T 1次,如图2-13(b)所示。
• 采样周期T远大于采样脉冲宽度p, 即T>>p。 • 理想采样过程:p0 。即具有瞬时 开关功能。 • 理想采样信号用f *(t)表示。
图2-7
采样过程描述
• • • • •
均匀采样:整个采样过程中采样周期不变。( 只研究均匀采样) 非均匀采样:采样周期是变化的。 随机采样:采样间隔大小随机变化。 单速率系统:在一个系统里,各点采样器的采样周期均相同。 多速率系统:各点采样器的采样周期不相同。
2. 量化
– 将采样时刻的信号幅值按最小量化单位取整的过程。
3. 编码
– 将整量化的分层信号变换为二进制数码形式,用数字量表示。
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7/34
8/34
9/34
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2.1.2 D/A变换
图2-4 D/A的信号变换框图
1. 解码器
– 将数字量转换为幅值等于该数字量的模拟脉冲信号。
2. 信号恢复器
14/34
2.1 2.2 2.3 2.4 2.5
控制系统中信号分类 理想采样过程的数学描述及特性分析 信号的恢复与重构 信号的整量化 计算机控制系统简化结构图
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3. 拉普拉斯变换的定义
如果一个以时间 t 为自变量的函数f(t),它的定义域是t 0 ,那么,拉普拉斯变换为
零阶保持器与理想低通滤波器相比
• 理想滤波器的截止频率为c=s /2,在≤c时, 采样信号无失真地通过,在>c时锐截止;而 零阶保持器有无限多个截止频率c=ns(n=1, 2,…),在0s内,幅值随增加而衰减。 • 零阶保持器允许采样信号的高频分量通过,不过 它的幅值是逐渐衰减的。 • 相频特性:零阶保持器是一个相位滞后环节,相 位滞后的大小与信号频率及采样周期T成正比。
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2.1 2.2 2.3 2.4 2.5
控制系统中信号分类 理想采样过程的数学描述及特性分析 信号的恢复与重构 信号的整量化 计算机控制系统简化结构图
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2.5 计算机控制系统简化结构图
• 尽管计算机控制系统中含有多种信号形式的变换,但其中 仅采样、量化及信号恢复(零阶保持器)对系统影响最大。 如果考虑计算机系统相应设备的二进制字长较长,量化对 系统的影响亦可忽略,这样,计算机控制系统结构就可简 化为下图所示结构。
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控制系统中信号种类
• 从时间上区分: • 从幅值上区分:
连续时间信号__在任何时刻都可取值的信号; 离散时间信号__仅在离散断续时刻出现的信号。 模拟信号__信号幅值可取任意值的信号。 离散信号__信号幅值具有最小分层单位的模拟量。 数字信号__信号幅值用一定位数的二进制编码形式表示 的信号。
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